(57)【要約】【課題】背景に濃淡むらのある画像からより鮮明な検出対象物の二値化画像を画面全体に亘って抽出する。【解決手段】画像解析装置４において、画像処理部４５は、原画像データの入力部５１と、入力した原画像データに二値化処理等を施す二値化処理部５２と、二値化された原画像データとビットパターンとを比較するフィルタ部５３と、フィルタ部５３で生成された画像データに再び二値化処理を施す二値化処理部５４とを備え、フィルタ部５３は、二値化処理部５２から供給された二値化画像データと所定のビットパターンとを比較して新たな濃度値を有する画像を生成する。このとき、予め決められたビットパターン、或いは遺伝的アルゴリズムを用いて適応的に変更されるビットパターンを用いる。【選択図】図３
2007122274.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
略一定の大きさの粒状物体が多数撮影された画像中から粒状物体によって占有される領域を抽出する画像解析装置において、
上記原画像データを二値化する二値化手段と、
上記二値化により得られた画像データとビットパターンとを比較して新たな濃度値を有する画像を生成するフィルタ手段と、
上記フィルタ手段で生成された画像データを二値化する再二値化手段と
を備えることを特徴とする画像解析装置。
【請求項２】
上記フィルタ手段における上記ビットパターンは、粒子を平面に投影してできる投影図形と略同一形を表現するビットパターンであることを特徴とする請求項１記載の画像解析装置。
【請求項３】
上記フィルタ手段における上記ビットパターンを遺伝的アルゴリズムにより適応的に生成するビットパターン生成手段を有し、上記ビットパターン生成手段で生成されたビットパターンに基づくフィルタ処理が施されることを特徴とする請求項１記載の画像解析装置。
【請求項４】
上記ビットパターンは、少なくとも上記粒状物体の１つが含まれる画素集合サイズで構成されることを特徴とする請求項１記載の画像解析装置。
【請求項５】
上記二値化手段は、ある画素について該画素を含む局所領域の画素値の平均値でなる画像データと上記原画像データとを比較して二値化画像を生成することを特徴とする請求項記１載の画像解析装置。
【請求項６】
ある画素の近傍５画素を用いて求めた平均の画素値でなる画像と上記原画像データとを比較して二値化画像を生成する平均二値化手段を備え、
上記フィルタ手段による処理の前に、上記平均二値化手段により二値化画像データを生成し、該平均二値化処理された画像データにビットパターンを適用したフィルタ処理が行われることを特徴とする請求項１記載の画像解析装置。
【請求項７】
上記再二値化手段は、上記フィルタ手段で生成された画像データを最適画像データとして該最適画像データと上記原画像データとを比較し、Ｐタイル法に基づく濃度ヒストグラムの累積度数が全体の８０％乃至９９％の範囲から選ばれる値を閾値として採用して二値化画像データを生成することを特徴とする請求項１記載の画像解析装置。
【請求項８】
略一定の大きさの粒状物体が多数撮影された画像中から粒状物体によって占有される領域を抽出する画像解析方法において、
上記原画像データを二値化する二値化工程と、
上記二値化により得られた画像データとビットパターンとを比較して新たな濃度値を有する画像を生成するフィルタ処理工程と、
上記フィルタ処理工程で生成された画像データを二値化する再二値化工程と
を有することを特徴とする画像解析方法。
【請求項９】
上記フィルタ処理工程において、上記ビットパターンは、粒子を平面に投影してできる投影図形と略同一形を表現するビットパターンであることを特徴とする請求項８記載の画像解析方法。
【請求項１０】
上記フィルタ処理工程において用いるビットパターンを遺伝的アルゴリズムにより適応的に生成するビットパターン生成工程を有し、上記フィルタ処理工程では、上記ビットパターン生成工程で生成されたビットパターンに基づくフィルタ処理を施すことを特徴とする請求項８記載の画像解析方法。
【請求項１１】
上記ビットパターンは、少なくとも上記粒状物体の１つが含まれる画素集合サイズで構成されることを特徴とする請求項８記載の画像解析方法。
【請求項１２】
上記二値化工程では、ある画素について該画素を含む局所領域の画素値の平均値でなる画像データと上記原画像データとを比較して二値化画像を生成することを特徴とする請求項記８記載の画像解析方法。
【請求項１３】
上記フィルタ処理工程の前に、ある画素の近傍５画素を用いて求めた平均の画素値でなる画像と上記原画像とを比較して二値化画像を生成する平均二値化処理工程を有し、上記フィルタ処理工程は、上記平均二値化処理により生成された画像データにビットパターンを適用してフィルタ処理することを特徴とする請求項８記載の画像解析方法。
【請求項１４】
上記再二値化工程では、上記フィルタ処理により生成された画像データを最適画像データとして該最適画像データと上記原画像データとを比較し、Ｐタイル法に基づく濃度ヒストグラムの累積度数が全体の８０％乃至９９％の範囲から選ばれる値を閾値として採用して二値化画像データを生成することを特徴とする請求項８記載の画像解析方法。
【請求項１５】
コンピュータによって制御され、原画像データを入力する手段と、該原画像データに対して所定の画像処理を施す手段とを備え、コンピュータによって制御されて原画像データから検出対象物の画像を抽出する画像解析処理が実行される情報処理機器に対して、所定の画像解析処理を実行させるプログラムにおいて、
上記原画像データを二値化する二値化工程と、
上記二値化により得られた画像データとビットパターンとを比較して新たな濃度値を有する画像を生成するフィルタ処理工程と、
上記フィルタ処理工程で生成された画像データを二値化する再二値化工程とを有し、略一定の大きさの検出対象物が多数撮影された原画像中から検出対象物によって占有される領域を抽出する画像解析処理を上記情報処理機器に実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、シート上の粒子を撮影した粒子画像の画像解析を行う画像解析装置及びその画像解析方法、また、シート上の粒子を撮影した粒子画像の画像解析処理をコンピュータに実行させるためのプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、レーザ走査型顕微鏡より取得した画像中に点在する細胞に対して粒子解析技術を駆使して粒子の特徴量（輝度値の総和、ピーク値、面積、長径、短径、周囲長など）を検出し、その統計量をオペレータに提示する光学式のサイトメータがある。このような光学式サイトメータにより生成される粒子画像は、照射レーザのスポット位置による光量ムラなどにより画像中に輝度ムラが発生しやすく、この輝度ムラが粒子抽出処理や粒子の特徴量に影響を及ぼして統計精度を著しく低下させることがあった。そのため、上述したサイトメータのような画像解析により対象物の特徴を検出する装置では、種々の対応策が採られている。
【０００３】
撮影した画像データの輝度ムラによる特徴検出精度の低下等の不都合を解決するものとして、画像の低周波成分をフィルタで抽出し、これを背景情報として原画像から差し引くことにより輝度ムラを削除する方法、またはオペレータが目視によって確認した粒子画像の背景位置とその輝度情報、または自動的にサンプリングした背景位置とその輝度情報から最小自乗法により２次曲面式を求めて、この２次曲線により計算される画像を背景情報として原画像から差し引くことにより輝度ムラを削除する方法などが考えられている。
【０００４】
また、１枚の原画像の一定方向の輝度データの断面波形を多数加算平均し、得られた波形と原画像の各断面波形との差分により背景を均一化する方法、多数の原画像の加算平均画像を作成し、加算平均画像と原画像の差分により背景を均一化する方法もまた一般的である。
【０００５】
更にまた、例えば、背景モデル関数の係数を数値解析的に原画像と背景モデル関数により作られる背景画像の自乗誤差が最小になる値を最適値として求め、求められた係数を背景モデル関数に当て嵌めて背景画像を作成し、作成された背景画像で原画像を画像演算して背景除去画像を作成する方法が提案されている（特許文献１参照）。
【０００６】
【特許文献１】特開２００２−９２５８６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ところが、上述した断面波形の加算平均により背景画像を作成し原画像との差分を取る方法は、被検出対象物を撮影した１枚の画像データから除去するための背景画像を作成できるという利点があるが、対象物が画像データのうち対象物が占める割合が大きく背景領域の占める割合が小さい場合には特に、平均処理によって背景画像を生成することができない。また、被検出対象物である粒子が周期的に配列されていることも背景画像を生成できない理由の１つである。
【０００８】
また、多数の画像の加算平均により背景画像を作成する例では、背景の濃淡むらが一定の場合に効果大であるが、背景画像が一定でなく常時変化する場合には効果が小さい。例えば、搬送ベルト等に乗って搬送される粒子に対する特徴検出等には適用できない。また、背景画像が不均一な場合、画面全域に亘って一様に最適な濃淡で二値化することができないという問題点があった。
【０００９】
そこで本発明は、このような従来の実情に鑑みて提案されたものであり、背景に濃淡むらのある画像から、検出対象物のより鮮明な二値化画像を画面全体に亘って抽出する画像解析装置、画像解析方法、及び画像解析処理のためのプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上述した課題を解決するために、本発明に係る画像解析装置は、略一定の大きさの粒状物体が多数撮影された画像中から粒状物体によって占有される領域を抽出する画像解析装置において、原画像データを二値化する二値化手段と、二値化により得られた画像データとビットパターンとを比較して新たな濃度値を有する画像を生成するフィルタ手段と、フィルタ手段で生成された画像データを二値化する再二値化手段とを備えることを特徴とする。
【００１１】
ここで、フィルタ手段におけるビットパターンは、粒子を平面に投影してできる投影図形と略同一形を表現するビットパターンである。また、フィルタ手段におけるビットパターンを遺伝的アルゴリズムにより適応的に生成するビットパターン生成手段を有していてもよい。ビットパターンは、少なくとも粒状物体の１つが含まれる画素集合サイズで構成することもできる。
【００１２】
本発明に係る画像解析装置において、二値化手段は、ある画素について該画素を含む局所領域の画素値の平均値でなる画像データと原画像データとを比較して二値化画像を生成する。本発明に係る画像解析装置は、ある画素の近傍５画素を用いて求めた平均の画素値でなる画像と原画像データとを比較して二値化画像を生成する平均二値化手段を備えていてもよく、フィルタ手段による処理の前に、平均二値化手段により二値化画像データを生成し、該平均二値化処理された画像データにビットパターンを適用したフィルタ処理が行われてもよい。
【００１３】
また、本発明に係る画像解析方法は、略一定の大きさの粒状物体が多数撮影された画像中から粒状物体によって占有される領域を抽出する画像解析方法において、原画像データを二値化する二値化工程と、二値化により得られた画像データとビットパターンとを比較して新たな濃度値を有する画像を生成するフィルタ処理工程と、フィルタ処理工程で生成された画像データを二値化する再二値化手段とを有することにより、上述した目的を達成する。
【００１４】
ここで、フィルタ処理に適用するビットパターンは、粒子を平面に投影してできる投影図形と略同一形を表現するビットパターンである。また、ビットパターンを遺伝的アルゴリズムにより適応的に生成するビットパターン生成工程を有していてもよい。ビットパターンは、少なくとも粒状物体の１つが含まれる画素集合サイズで構成することもできる。
【００１５】
本発明に係る画像解析方法において、二値化工程は、ある画素について該画素を含む局所領域の画素値の平均値でなる画像データと原画像データとを比較して二値化画像を生成する。本発明に係る画像解析方法は、ある画素の近傍５画素を用いて求めた平均の画素値でなる画像と原画像データとを比較して二値化画像を生成する平均二値化工程を有していてもよく、フィルタ処理の前に、平均二値化工程により二値化画像データを生成し、該平均二値化処理された画像データにビットパターンを適用したフィルタ処理が行われてもよい。
【００１６】
また、本発明に係るプログラムは、コンピュータによって制御され、原画像データを入力する手段と、該原画像データに対して所定の画像処理を施す手段とを備え、コンピュータによって制御されて原画像データから検出対象物の画像を抽出する画像解析処理が実行される情報処理機器に対して、所定の画像解析処理を実行させるプログラムにおいて、原画像データを二値化する二値化工程と、二値化により得られた画像データとビットパターンとを比較して新たな濃度値を有する画像を生成するフィルタ処理工程と、フィルタ処理工程で生成された画像データを二値化する再二値化工程とを有し、略一定の大きさの検出対象物が多数撮影された原画像中から検出対象物によって占有される領域を抽出する画像解析処理を情報処理機器に実行させる。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、画像全体の面積に対して背景領域の占める割合が小さい場合、抽出対象物が周期的に配列されている場合、また背景画像が変化するために基準となる背景画像差分を決められない場合であっても、背景画像を効率よく除去し、背景画像中における対象物領域をむら無く抽出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
本発明の実施の形態として示す画像解析装置を図面を参照して詳細に説明する。画像解析装置は、粒子状材料、粉体粒子等の特徴量を抽出するための画像解析を行う装置である。図１は、画像解析装置を適用した粒子検査装置を示している。粒子検査装置１は、主として、粒子状材料等からなる粒子５を製造する造粒装置２と、製造された粒子５を観測する観測系３と、粒子の特徴量を抽出する画像解析装置４とからなる。
【００１９】
造粒装置２は、熱可塑性樹脂ペレット、或いは粉体粒子、粒子状材料等の粒子５を製造し、観測系３に延長される搬送ベルト３１上に排出する。本実施の形態に適用可能な粒子としては、例えば、メタクリル樹脂、メタクリル酸メチル−スチレン共重合体（ＭＳ樹脂）、ポリエチレン（ＰＥ）、ポリプロピレン（ＰＰ）等のポリオレフィン、ポリカーボネイト（ＰＣ）、ポリ塩化ビニル（ＰＶＣ）、ポリスチレン（ＰＳ）等の熱可塑性樹脂の粒子、肥料等の有機化合物の粒子、硫安等の無機化合物等の粒子である。
【００２０】
観測系３は、造粒装置２で製造された粒子状材料又は粉体の粒子５を搬送する搬送ベルト３１と、搬送ベルト３１上を搬送される粒子５を観測するための観測窓３２を備えている。観測窓３２には、一例として、カメラ４１が向けられている。カメラ４１としては、ＣＣＤラインセンサ、ＣＣＤエリアセンサ等が使用可能であるが、以下では、ＣＣＤエリアセンサを用いた例について説明する。
【００２１】
画像解析装置４は、観測系３を搬送される粒子５の特徴量を抽出するための画像解析を行っている。図２に画像解析装置４の構成を示す。画像解析装置４は、ＣＣＤエリアセンサ４１と、ＣＣＤエリアセンサ４１において取得した画像データを入力するインタフェイス部４２と、画像データをメモリ４４に保存する又はメモリ４４から読み出す制御を行うメモリドライバ４３と、ＣＣＤエリアセンサ４１によって取得されメモリ４４に格納された原画像データから背景画像を算出し検出対象物を抽出する画像処理を行う画像処理部４５とを備えており、これらの各構成が制御部４６によって統括され制御されている。
【００２２】
画像解析装置４は、このほかにユーザによって操作入力が行われる操作パネル４７、検査に関連するメッセージや検査結果を表示するための表示デバイスドライバ４８及び表示デバイス４９を備えている。画像解析装置４は、画像処理演算が実行可能なパーソナルコンピュータ等の情報処理機器であってもよい。
【００２３】
ＣＣＤエリアセンサ４１は、一例として、幅方向に５１２×４８０画素程度のセンサであり、マクロレンズを通して光が入射する。図示しないが、同一センサを適宜並列することにより、搬送ベルト３１の幅（すなわち観測領域）に対応させている。また、光学式サイトメータのためのレーザ発生装置、走査型顕微鏡等であってもよい。
【００２４】
インタフェイス部４２は、ＣＣＤエリアセンサ４１から送られた画像データにＡ／Ｄ変換器等を施して、後段の画像処理で扱うデータ形式に変換している。
【００２５】
メモリ４４は、インタフェイス部４２から入力した画像データを一時的に格納する。または、本実施の形態によって抽出された検出対象物としての粒子の画像を格納する。一連の画像処理における作業領域として使用されてもよい。
【００２６】
画像処理部４５は、原画像データに対して画像処理を施して、原画像における背景と検出対象物である粒状物体の領域とを鮮明にする画像解析処理を行っている。図３に画像処理部４５の構成を示す。画像処理部４５は、原画像データを入力する入力部５１と、入力した原画像データに二値化処理等を施す二値化処理部５２と、二値化された原画像データとビットパターンとを比較するフィルタ部５３と、フィルタ部５３で生成された画像データに再び二値化処理を施す二値化処理部５４とを備えている。フィルタ部５３において比較される原画像は、図４に示すフィルタ部５３内のビットパターンメモリ５３１から供給されている。
【００２７】
画像処理部４５において、入力部５１は、ＣＣＤエリアセンサ４１から送られた画像データを入力し二値化処理部５２に供給する。
【００２８】
二値化処理部５２は、原画像データに対して二値化処理を行う。具体的には、画像処理部５２は、ＣＣＤエリアセンサ４１で入力された画像データを入力し、これを原画像データとして、原画像データ中の画素毎に該画素を含む局所領域の画素値の平均値でなる画像データと、原画像データとを比較して二値化画像を生成する。生成した二値化画像データをフィルタ部５３に供給する。
【００２９】
なお、二値化処理部５２では、フィルタ部５３におけるフィルタリングの前処理として、更に別のフィルタ処理を施してもよい。原画像において検出対象物である粒子５に対する背景のむらは、搬送ベルト３１によって流れ運ばれる粒子画像の変化周期よりも緩やかに変化する。これは、すなわち多項式で背景曲線を表現可能であることを示している。そこで、原画像のある横軸（又は縦軸）における輝度レベルの波形を多項式で近似し、近似波形の輝度レベルが最大又は最小となる画素を選択するフィルタ処理を行ってもよい。多項式としては、８次式が適用できる。また、フィルタ部５３におけるフィルタリングの前処理として、原画像データ中のある画素の近傍５画素を用いて求めた平均の画素値でなる画像と原画像データとを比較して二値化画像を生成する平均二値化処理を行ってもよい。
【００３０】
続いて、フィルタ部５３は、二値化処理部５２から供給された、二値化された画像データと所定のビットパターンとを比較して新たな濃度値を有する画像を生成する。ビットパターンは、予め用意してもよいし、二値化画像を生成する際、その都度、適応的に変更してもよい。また、ビットパターンは原画像データのサイズよりも小さい所定サイズの画素領域であってもよい。図４には、検出対象物である粒状物体の形状に合わせたビットパターンを用意するときのフィルタ部５３の構成を示す。
【００３１】
図４に示すフィルタ部５３は、ビットパターンが格納されたビットパターンメモリ５３１と、フィルタ処理部５３２とを有する。ビットパターンは、少なくとも粒状物体の１つが含まれる画素集合サイズで構成され、平均的な粒状物体を平面に投影してできる投影図形と略同一形を表現したものとする。このとき用いるビットパターンの一例を図５に示す。本実施の形態では、粒状物体の検出サイズは、１６画素×１６画素でなる領域に収まるものとする。この１つの粒状物体に対して図５に示すような略円形の検出対象物の領域を示すビットパターンを用意する。フィルタ処理部５３２は、ビットパターンメモリ５３１に用意された略円形状のビットパターンに基づくフィルタリングを行う。
【００３２】
ビットパターンメモリ５３１に格納するビットパターンとして、図５に示すような略円形状のビットパターンの他に、適応的に自動生成したビットパターンを用いることにより、より好適な画像処理結果を得ることができる。本実施の形態では、ビットパターンの生成方法に遺伝的アルゴリズムを導入する。
【００３３】
図６に示すフィルタ部５３は、ビットパターンを遺伝的アルゴリズムにより適応的に生成するビットパターン生成部５３３と、フィルタ処理部５３４と、生成されたビットパターンを必要に応じて格納するビットパターンメモリ５３５とを備え、ビットパターン生成部５３３で生成されたビットパターンに基づくフィルタ処理を実行する。この場合も図５と同様に、ビットパターンは、少なくとも粒状物体の１つが含まれる画素集合サイズで構成される。ここでは、１６画素×１６画素でなる画素集合サイズとする。
【００３４】
遺伝的アルゴリズムは、自然淘汰により最適な遺伝子が残されるというプロセスに基づいて、システム内で自然淘汰のシミュレーションを行って最適解を導出しようとするアルゴリズムであり、「選択と淘汰」、「交叉」、「突然変異」、「世代交代」という一連の処理を基本としている。図６に示した例では、ランダムに発生させたビットパターンに対して粒状物体抽出後の二値画像をラベリングし、１次特徴量からビットパターン毎に適応度を算出する。このとき、粒状物体の大きさが揃っている、すなわち、二値化処理部５４における二値化処理後の画像データから粒状物体の大きさをより正確に検出することができたビットパターンほど高い適応度を与えて世代交代の度に優先的に採用する。またこのほかに、二値化処理後の画像データから粒状物体の形状をより正確に検出することができたビットパターン、粒状物体の数をより正確に検出できたビットパターン、パターン自体がより円形に近いもの、パターン自身のラベリング数が小さいものなどに高い適応度を与える。
【００３５】
遺伝的アルゴリズムを用いた二値化画像の最適化処理を図７のフローチャートを用いて説明する。ビットパターン生成部５３３は、ステップＳ１において、初期ビットパターンを生成する。ビットパターン生成部５３３は、予め指定したｎ個（偶数）の「親」となるビットパターンをランダムに生成し、ステップＳ２において、フィルタ処理部５３４により、ランダムに生成した「親」ビットパターンのそれぞれを用いて二値化処理部５２から供給された画像データをフィルタリングする。ステップＳ３において、フィルタリング後の画像データの適応度を評価する。このとき、ランダムに発生させたビットパターンに対して、粒状物体抽出後の二値画像の１次特徴量から適応度を算出する。粒状物体の大きさ、形状、数等に閾値を設けて、フィルタリング後の画像データに対して、閾値に応じて適応度を与える。
【００３６】
次に、ステップＳ４において、所定の閾値条件を満足する二値化画像が得られるビットパターンを選択し、これらをペアにする。ステップＳ５において、選択されペアになったビットパターンを予め決定した交叉率で交叉する。本実施の形態では、交叉率０．９５の一様交叉とする。
【００３７】
また、ステップＳ６において、ステップＳ４で選択されたビットパターンの集合に対して所定の突然変異率で変異したビットパターンを生成させる。本実施の形態では、突然変異率０．０５とする。
【００３８】
ステップＳ７において、ステップＳ５及びステップＳ６の結果得られたｎ個の「子」ビットパターンと「親」ビットパターンとを合わせた集合の中から、次世代に残すｎ個のビットパターンを選択する。
【００３９】
ステップＳ８において、指定値よりも高い適応度となるビットパターンが出現したか、又は、指定した世代交代数を超えたかどうかを判定する。この条件を満足するまで世代交代を行う。すなわち、各「親」ビットパターンに対して、ステップＳ２からの工程を繰り返し実行する。
【００４０】
上述した遺伝的アルゴリズムにより作成されたビットパターンの一例を図８に示す。本実施の形態の場合、被検出物体が略円形の物体であるので、一見すると、ＣＣＤエリアセンサ４１で検出される原画像に含まれる１粒子分の画像領域に対して略同形（略円形）の重み付けを行うことで、濃淡がより明確化された画像データが得られることが想像できる。しかし、図８に示すような全く無関係と思われるビットパターンが得られる。このビットパターンを用いて原画像データを重み付けすることにより、被検出物体をより鮮明にすることができる。
【００４１】
以上説明した、予め用意されたビットパターンにより二値化画像データを生成するフィルタ処理、或いはビットパターンを適応的に変更して二値化画像データを生成するフィルタ処理の何れかの方法で生成された画像データは、フィルタ部５３においてビットパターンと比較される。二値化処理部５４においてフィルタ部５３で生成された画像データに再度二値化し、Ｐタイル法に基づく濃度ヒストグラムの累積度数が全体の８０％乃至９９％の範囲から選ばれる値を閾値として採用して、最終的な二値化画像データを生成する。
【００４２】
以下に、画像処理部４５における画像処理結果を示す。図９に、入力部５１に供給された原画像を示す。原画像データは、入力部５１から二値化処理部５２を経て、フィルタ部５３においてフィルタリングされる。ここでは、フィルタリングの前処理として、原画像データ中の、ある画素の近傍５画素を用いて求めた平均の画素値でなる画像と原画像データとを比較して二値化画像を生成する平均二値化処理を行った。図１０には、平均二値化処理後の画像データを、図４に示した、検出対象物である粒状物体の形状に合わせたビットパターンを適用するフィルタ部５３によりフィルタリングして得られる画像データを示す。フィルタリングされた画像データは、二値化処理部５４に供給され、Ｐタイル法に基づいて、濃度ヒストグラムの累積度数が全体の８０％乃至９９％の範囲から選ばれる値を閾値として採用して、最終的な二値化画像データが生成される。図１１に、濃度ヒストグラムの累積度数９０％としたときの二値化画像を示す。
【００４３】
一方、図１２には、遺伝的アルゴリズムを用いてビットパターンを適応的に変化することができるフィルタ部５３によってフィルタリングされた画像データの一例を示す。フィルタリングの前処理として、原画像データ中の、ある画素の近傍５画素を用いて求めた平均の画素値でなる画像と原画像データとを比較して二値化画像を生成する平均二値化処理を行った。フィルタリングされた画像データは、二値化処理部５４に供給され、Ｐタイル法に基づいて二値化される。図１３に、濃度ヒストグラムの累積度数９０％としたときの二値化画像を示す。
【００４４】
図１１、図１２に示すように、本実施の形態として示す画像解析装置４によれば、ＣＣＤエリアセンサ４１において粒状物体を観測したときの光の入射方向、光強度等の撮影条件の影響による二値化処理後の「画像の潰れ」、「白飛び」等が低減され、より鮮明な二値化画像を得ることができる。また、図１２に示す適応化ビットパターンによるフィルタリングを施した場合には、縦方向の粒状物体の境界がより鮮明に検出できることがわかる。
【００４５】
以上説明したように、本発明の実施の形態として示す画像解析装置４によれば、背景に濃淡むらのある画像から、検出対象物のより鮮明な二値化画像を画面全体に亘って抽出することができる。
【００４６】
なお、図４，図５，図６等に示す各構成により実行される処理は、制御部４６によって実行されるソフトウェアモジュールとして、通常、実現することができる。すなわち、デバイス制御、マルチタスク動作環境、タイマ等の機能をもった一般的なマルチタスクＯＳ上で、図４，図５，図６において各回路構成の繋がりで達成される一連の画像解析処理を実行するプログラムによって、各ソフトウェアモジュールとして動作させることで実現することができる。このとき、図面におけるメモリは、例えば、図２のメモリ４４の一領域を使用すればよい。
【図面の簡単な説明】
【００４７】
【図１】本発明の実施の形態として示す粒子検査装置を説明する概略図である。
【図２】上記粒子検査装置における画像解析装置を説明する構成図である。
【図３】上記画像解析装置における画像処理部を説明する構成図である。
【図４】上記画像解析装置において、検出対象物である粒状物体の形状に合わせたビットパターンを予め用意するときのフィルタ部を説明する構成図である。
【図５】ビットパターンの一例を説明する模式図である。
【図６】上記画像解析装置において、ビットパターンを適応的に変更することができるフィルタ部を説明する構成図である。
【図７】遺伝的アルゴリズムを用いた二値化画像の最適化処理を説明するフローチャートである。
【図８】遺伝的アルゴリズムにより生成されるビットパターンの一例を説明する模式図である。
【図９】上記画像解析装置の入力部に入力される原画像の写真図である。
【図１０】検出対象物である粒状物体の形状に合わせたビットパターンを適用するフィルタ部によりフィルタリングして得られる画像の写真図である。
【図１１】上記図１０の画像をＰタイル法において濃度ヒストグラムの累積度数９０％としたときの二値化画像の写真図である。
【図１２】遺伝的アルゴリズムを用いてビットパターンを適応的に変化することができるフィルタ部によりフィルタリングして得られる画像の写真図である。
【図１３】上記図１２の画像をＰタイル法において濃度ヒストグラムの累積度数９０％としたときの二値化画像の写真図である。
【符号の説明】
【００４８】
１    粒子検査装置、  ２    造粒装置、  ３    観測系、  ４    画像解析装置、  ５    粒子、  ３１    搬送ベルト、  ３２    観測窓、  ４１    カメラ、  ４２    インタフェイス部、  ４３    メモリドライバ、  ４４    メモリ、  ４５    画像処理部、  ４６    制御部、  ４７    操作パネル、  ４８    表示デバイスドライバ、  ４９    表示デバイス、  ５１    入力部、  ５２    二値化処理部、  ５３    フィルタ部、  ５４    二値化処理部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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